Trong nhiều năm, việc xây dựng giá bán phòng tại các khách sạn chủ yếu dựa trên dữ liệu lịch sử, kinh nghiệm của Revenue Manager và những quy tắc truyền thống như mùa cao điểm, mùa thấp điểm hay các dịp lễ. Cách tiếp cận này từng mang lại hiệu quả khi thị trường có tốc độ biến động tương đối ổn định. Tuy nhiên, bối cảnh kinh doanh năm 2026 đã thay đổi đáng kể khi nhu cầu du lịch biến động liên tục, hành vi đặt phòng thay đổi nhanh hơn và mức độ cạnh tranh ngày càng gay gắt giữa các khách sạn, OTA và mô hình lưu trú mới. Điều đó khiến việc định giá theo chu kỳ cố định không còn đủ khả năng tối ưu doanh thu và lợi nhuận.

Ingram Micro Header image iStock

Theo Deloitte, ngành du lịch toàn cầu đang bước vào giai đoạn mà dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI) trở thành nền tảng của các quyết định kinh doanh. Các doanh nghiệp lữ hành và khách sạn đang mở rộng ứng dụng AI trong nhiều lĩnh vực, từ cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, chăm sóc khách hàng tự động đến tối ưu vận hành và quản trị doanh thu. Deloitte cũng cho biết mức độ sử dụng Generative AI trong lập kế hoạch du lịch của người tiêu dùng đã tăng đáng kể chỉ trong vòng một năm, cho thấy AI không còn là xu hướng thử nghiệm mà đang trở thành một phần trong hệ sinh thái du lịch hiện đại. Trong bối cảnh đó, AI không thay thế Revenue Manager mà trở thành công cụ giúp đội ngũ quản trị doanh thu đưa ra các quyết định định giá nhanh hơn, chính xác hơn và dựa trên khối lượng dữ liệu lớn hơn nhiều so với khả năng phân tích thủ công của con người.

Định giá linh hoạt là gì và vì sao ngày càng quan trọng?

Định giá linh hoạt (Dynamic Pricing) là phương pháp điều chỉnh giá bán theo thời gian thực dựa trên sự thay đổi của cung, cầu và nhiều yếu tố tác động từ thị trường. Thay vì áp dụng một mức giá cố định cho từng mùa hoặc từng ngày trong tuần, khách sạn có thể liên tục cập nhật giá phòng dựa trên tình trạng đặt phòng, tốc độ bán phòng, giá của đối thủ cạnh tranh, xu hướng tìm kiếm, sự kiện tại địa phương, thời tiết hay thậm chí là hành vi của từng nhóm khách hàng.

ung-dung-ai-trong-tai-chinh-ke-toan-1536x864-17573918080411694399562

Sự phát triển của các nền tảng đặt phòng trực tuyến khiến khách hàng có thể so sánh giá của hàng chục khách sạn chỉ trong vài giây. Điều này khiến khả năng phản ứng nhanh với thị trường trở thành một lợi thế cạnh tranh quan trọng. Theo Statista, doanh thu ngành khách sạn tiếp tục tăng trưởng trong giai đoạn đến năm 2030, đồng thời tỷ trọng doanh thu đến từ các kênh trực tuyến ngày càng lớn. Điều này đồng nghĩa với việc giá bán được hiển thị trên các nền tảng số sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng thu hút khách và tối ưu doanh thu của từng khách sạn. Khi dữ liệu thay đổi từng phút, việc cập nhật giá bằng phương pháp thủ công trở nên gần như bất khả thi. Đây chính là khoảng trống mà AI đang tạo ra giá trị rõ rệt.

AI phân tích khối lượng dữ liệu vượt xa khả năng của con người

Một Revenue Manager giàu kinh nghiệm có thể theo dõi tình hình đặt phòng, lịch sự kiện và giá của một số đối thủ cạnh tranh. Tuy nhiên, AI có khả năng phân tích đồng thời hàng nghìn biến số trong thời gian thực và liên tục cập nhật dự báo khi xuất hiện dữ liệu mới.

_I5A5276 copy

Hệ thống AI có thể tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn như lịch sử đặt phòng của khách sạn, tốc độ tăng trưởng booking theo từng giờ, tỷ lệ hủy phòng, mức giá của đối thủ, dữ liệu OTA, xu hướng tìm kiếm trực tuyến, điều kiện thời tiết, lịch bay, các sự kiện văn hóa hoặc hội nghị diễn ra tại điểm đến. Sau khi xử lý khối lượng dữ liệu này, AI sẽ dự báo nhu cầu trong từng khoảng thời gian và đề xuất mức giá phù hợp nhằm tối đa hóa doanh thu thay vì chỉ tập trung vào việc tăng tỷ lệ lấp đầy phòng. Theo Statista, AI đang được các doanh nghiệp khách sạn trên toàn cầu ứng dụng mạnh nhất trong các hoạt động quản trị doanh thu (Revenue Management), dự báo nhu cầu và tối ưu chiến lược giá. Báo cáo cũng cho biết AI và Machine Learning chiếm khoảng 65% tổng vốn đầu tư công nghệ trong lĩnh vực travel & mobility giai đoạn 2018–2024, phản ánh niềm tin của thị trường vào khả năng tạo ra giá trị kinh doanh của các công nghệ này.

AI dự báo nhu cầu thay vì chỉ phản ứng với thị trường

Điểm khác biệt lớn nhất giữa AI và phương pháp định giá truyền thống nằm ở khả năng dự báo. Nếu trước đây khách sạn thường tăng giá sau khi nhận thấy lượng đặt phòng tăng lên thì AI có thể phát hiện tín hiệu tăng trưởng ngay từ khi nhu cầu mới bắt đầu hình thành. Ví dụ, AI có thể nhận diện sự gia tăng bất thường về lượt tìm kiếm chuyến bay đến một điểm đến, sự xuất hiện của một hội nghị quốc tế, lượng tìm kiếm khách sạn tăng trên OTA hoặc xu hướng đặt phòng của các năm trước trong cùng điều kiện thị trường. Từ đó, hệ thống chủ động đề xuất điều chỉnh giá trước khi thị trường bước vào giai đoạn cao điểm. Điều này giúp khách sạn không bỏ lỡ doanh thu do tăng giá quá muộn hoặc mất khách vì định giá quá cao khi nhu cầu thực tế chưa đủ mạnh. Khả năng dự báo này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh thị trường có nhiều biến động ngắn hạn. Theo Deloitte, AI đang được triển khai trong các mô hình dự báo và tối ưu doanh thu nhằm giúp doanh nghiệp chuyển từ phản ứng sang chủ động trong quá trình ra quyết định.

AI giúp tối ưu doanh thu thay vì chỉ tăng công suất phòng

Một quan niệm phổ biến là khách sạn càng đạt tỷ lệ lấp đầy cao thì hiệu quả kinh doanh càng tốt. Tuy nhiên, trong quản trị doanh thu hiện đại, mục tiêu quan trọng hơn là tối ưu RevPAR (Revenue per Available Room) và GOP thay vì chỉ theo đuổi công suất phòng. AI có khả năng xác định những thời điểm khách sạn nên tăng giá để tối đa hóa doanh thu và những thời điểm nên triển khai các chương trình ưu đãi nhằm kích cầu. Đồng thời, hệ thống còn đánh giá xác suất đặt phòng của từng phân khúc khách hàng để đưa ra mức giá phù hợp, tránh tình trạng giảm giá đại trà làm ảnh hưởng đến giá trị thương hiệu. Theo Statista và Booking.com European Accommodation Barometer, các chuỗi khách sạn có tốc độ ứng dụng công nghệ và AI cao hơn thường thể hiện mức độ lạc quan hơn về hiệu quả kinh doanh, khả năng quản lý giá phòng và tỷ lệ lấp đầy. Điều này phản ánh vai trò ngày càng lớn của công nghệ trong việc nâng cao hiệu quả Revenue Management.

AI kết hợp dữ liệu khách hàng để xây dựng chiến lược giá cá nhân hóa

Một xu hướng nổi bật của ngành khách sạn năm 2026 là chuyển từ định giá theo thị trường sang định giá theo giá trị của từng nhóm khách hàng. Thay vì tất cả khách đều nhìn thấy cùng một mức giá, doanh nghiệp có thể xây dựng các ưu đãi khác nhau dựa trên lịch sử lưu trú, mức chi tiêu, tần suất quay lại hay mục đích chuyến đi.

cong-nghe-ai-moi-nhat

AI giúp phân tích dữ liệu khách hàng trong hệ thống CRM, chương trình thành viên và các nền tảng đặt phòng để nhận diện những nhóm khách có giá trị cao. Từ đó, hệ thống có thể tự động đề xuất mức giá, gói dịch vụ hoặc ưu đãi phù hợp nhằm gia tăng tỷ lệ chuyển đổi và giá trị vòng đời khách hàng. Đây cũng là hướng đi giúp khách sạn hạn chế cạnh tranh bằng giá, thay vào đó tạo ra giá trị thông qua trải nghiệm và cá nhân hóa. Theo Deloitte, AI đang ngày càng được sử dụng để cá nhân hóa giao tiếp với khách hàng và nâng cao chất lượng trải nghiệm trong toàn bộ hành trình lưu trú. Điều này tạo nền tảng để chiến lược định giá linh hoạt không chỉ tối ưu doanh thu mà còn nâng cao mức độ hài lòng và lòng trung thành của khách hàng.

AI không thay thế Revenue Manager mà nâng cao chất lượng quyết định

Một số doanh nghiệp lo ngại rằng AI sẽ thay thế vai trò của đội ngũ Revenue Management. Trên thực tế, AI chỉ đảm nhiệm phần xử lý dữ liệu và đưa ra các kịch bản dự báo, trong khi quyết định cuối cùng vẫn cần đến kinh nghiệm và tư duy chiến lược của con người. Revenue Manager là người hiểu rõ định vị thương hiệu, chiến lược kinh doanh, mục tiêu thị phần và đặc điểm khách hàng của từng khách sạn. AI không thể thay thế những yếu tố này, nhưng có thể cung cấp các phân tích nhanh hơn, chính xác hơn và khách quan hơn để hỗ trợ quá trình ra quyết định. Mô hình kết hợp giữa AI và chuyên gia quản trị doanh thu đang được xem là hướng phát triển hiệu quả nhất trong ngành khách sạn hiện đại.

Kết luận

Định giá linh hoạt không còn là một lựa chọn mà đang trở thành năng lực cạnh tranh cốt lõi của các khách sạn trong giai đoạn chuyển đổi số. Khi thị trường thay đổi liên tục, việc dựa hoàn toàn vào dữ liệu lịch sử và kinh nghiệm cá nhân sẽ khiến doanh nghiệp khó phản ứng đủ nhanh với những biến động về nhu cầu và hành vi khách hàng. AI mang lại giá trị không chỉ bởi khả năng tính toán nhanh mà còn bởi năng lực dự báo, phân tích dữ liệu đa chiều và hỗ trợ xây dựng chiến lược giá dựa trên giá trị thực của từng phân khúc khách hàng. Những khách sạn biết kết hợp AI với chiến lược Revenue Management bài bản sẽ có nhiều cơ hội cải thiện RevPAR, tối ưu lợi nhuận và xây dựng lợi thế cạnh tranh bền vững trong năm 2026 cũng như những năm tiếp theo.

NewSun Hospitality đồng hành cùng khách sạn xây dựng chiến lược trong kỷ nguyên AI

Tại NewSun Hospitality, chúng tôi tin rằng AI chỉ thực sự tạo ra giá trị khi được tích hợp vào một chiến lược quản trị doanh thu tổng thể. Với kinh nghiệm tư vấn chiến lược kinh doanh, Revenue Management, chuyển đổi số và tối ưu vận hành khách sạn, NewSun Hospitality đồng hành cùng chủ đầu tư và đơn vị vận hành trong việc xây dựng mô hình định giá linh hoạt, ứng dụng AI vào phân tích dữ liệu và phát triển hệ thống ra quyết định dựa trên dữ liệu. Nếu Quý doanh nghiệp đang tìm kiếm giải pháp nâng cao hiệu quả doanh thu và năng lực cạnh tranh trong bối cảnh thị trường ngày càng biến động, hãy liên hệ với NewSun Hospitality để được đội ngũ chuyên gia tư vấn giải pháp phù hợp.

Tài liệu tham khảo:

  • Deloitte. (2025). 2025 Travel Industry Outlook: Artificial intelligence ambition and anxiety amid acceleration.
  • Statista. (2025). Artificial intelligence (AI) use in hospitality – Statistics & Facts.
  • Statista. (2025). Hotel industry in Europe – Statistics & Facts.
  • Statista & Booking.com. (2026). European Accommodation Barometer 2026.
  • Statista. (2026). Hotel Market Revenue in Europe 2018–2030 Forecast.